我们在很多博客中都有发现，Seata AT模式里面的全局锁其实是行锁，这也是Seata AT模式和XA模式在锁粒度上的最大区别。我们可以在官网看到这样一个例子：
两个全局事务 tx1 和 tx2，分别对 a 表的 m 字段进行更新操作，m 的初始值 1000。
tx1 先开始，开启本地事务，拿到本地锁，更新操作 m = 1000 - 100 = 900。本地事务提交前，先拿到该记录的 全局锁 ，本地提交释放本地锁。 tx2 后开始，开启本地事务，拿到本地锁，更新操作 m = 900 - 100 = 800。本地事务提交前，尝试拿该记录的 全局锁 ，tx1 全局提交前，该记录的全局锁被 tx1 持有，tx2 需要重试等待 全局锁 。
tx1 二阶段全局提交，释放 全局锁 。tx2 拿到 全局锁 提交本地事务。
如果 tx1 的二阶段全局回滚，则 tx1 需要重新获取该数据的本地锁，进行反向补偿的更新操作，实现分支的回滚。
此时，如果 tx2 仍在等待该数据的 全局锁，同时持有本地锁，则 tx1 的分支回滚会失败。分支的回滚会一直重试，直到 tx2 的 全局锁 等锁超时，放弃 全局锁 并回滚本地事务释放本地锁，tx1 的分支回滚最终成功。
因为整个过程 全局锁 在 tx1 结束前一直是被 tx1 持有的，所以不会发生 脏写 的问题。
那么你知道Seata AT模式是如何实现行锁的嘛？为了搞明白AT模式到底是怎么获取全局锁的，我们深入源码来看看。
为了证实全局锁就是我们所说的行锁，经过一番寻找，我在BaseTransactionalExecutor类中的prepareUndoLog()方法中找到了这样一段代码：
TableRecords lockKeyRecords = sqlRecognizer.getSQLType() == SQLType.DELETE ? beforeImage : afterImage;
String lockKeys = buildLockKey(lockKeyRecords);
if (null != lockKeys) {
connectionProxy.appendLockKey(lockKeys);
SQLUndoLog sqlUndoLog = buildUndoItem(beforeImage, afterImage);
connectionProxy.appendUndoLog(sqlUndoLog);
}
beforeImage生成行锁标记，否则通过afterImage生成行锁标记；比如表名wallet_tbl，里面有一个主键id值为1，那么最终生成的lockKeys为wallet_tbl:1，如果有多行记录id值分别为1、2、3，那么最终生成的lockKeys为wallet_tbl:1,2,3；多个主键索引的话使用_连接。所以我们可以总结出lockKeys的生成规则为：tableName:1_A,2_B,3_C，1、2、3、A、B、C分别为主键索引的值。
此时还没有真正地拿到锁，只是生成一个锁的标记。真正地上锁需要查看ConnectionProxy.register()方法：
private void register() throws TransactionException {
if (!context.hasUndoLog() || !context.hasLockKey()) {
return;
}
Long branchId = DefaultResourceManager.get().branchRegister(BranchType.AT, getDataSourceProxy().getResourceId(), null, context.getXid(), context.getApplicationData(), context.buildLockKeys());
context.setBranchId(branchId);
}
branchRegister()方法就是RM向TC进行分支注册，同时会申请行锁。那么获取行锁的核心代码应该就是在TC端了，我们顺着branchRegister()逻辑一路找到BranchSession.lock()：
public boolean lock(boolean autoCommit, boolean skipCheckLock) throws TransactionException {
if (this.getBranchType().equals(BranchType.AT)) {
// 只有AT模式需要获取行锁
return LockerManagerFactory.getLockManager().acquireLock(this, autoCommit, skipCheckLock);
}
return true;
}
下面就要真正地开始进入LockerManager来申请锁了：
@Override
public boolean acquireLock(BranchSession branchSession, boolean autoCommit, boolean skipCheckLock) throws TransactionException {
if (branchSession == null) {
throw new IllegalArgumentException("branchSession can't be null for memory/file locker.");
}
String lockKey = branchSession.getLockKey();
if (StringUtils.isNullOrEmpty(lockKey)) {
// no lock
return true;
}
// get locks of branch
// 将lockKey解析成多行RowLock
List<RowLock> locks = collectRowLocks(branchSession);
if (CollectionUtils.isEmpty(locks)) {
// no lock
return true;
}
return getLocker(branchSession).acquireLock(locks, autoCommit, skipCheckLock);
}
这里做了一步将lockKey解析成多行RowLock，根据上面的tableName:1_A,2_B,3_C规则，最终解析成3个RowLock对象：{tableName,1_A},{tableName,2_B},{tableName,3_C}
最终我们追踪到最后一个关键方法LockStoreDataBaseDAO.acquireLock()：
@Override
public boolean acquireLock(List<LockDO> lockDOs, boolean autoCommit, boolean skipCheckLock) {
Connection conn = null;
PreparedStatement ps = null;
ResultSet rs = null;
Set<String> dbExistedRowKeys = new HashSet<>();
boolean originalAutoCommit = true;
// 如果有多行锁，那么先去重
if (lockDOs.size() > 1) {
lockDOs = lockDOs.stream().filter(LambdaUtils.distinctByKey(LockDO::getRowKey)).collect(Collectors.toList());
}
try {
conn = lockStoreDataSource.getConnection();
if (originalAutoCommit = conn.getAutoCommit()) {
conn.setAutoCommit(false);
}
List<LockDO> unrepeatedLockDOs = lockDOs;
//check lock
if (!skipCheckLock) {
boolean canLock = true;
// 查询是否已经存在行锁
// "select row_key, xid, transaction_id, branch_id, reource_id, table_name, pk, status, gmt_create, gmt_modified from lock_table where row_key in (?, ?, ?, ?) order by status desc"
// in里面最多限制1000个
String checkLockSQL = LockStoreSqlFactory.getLogStoreSql(dbType).getCheckLockableSql(lockTable, lockDOs.size());
ps = conn.prepareStatement(checkLockSQL);
for (int i = 0; i < lockDOs.size(); i++) {
ps.setString(i + 1, lockDOs.get(i).getRowKey());
}
rs = ps.executeQuery();
String currentXID = lockDOs.get(0).getXid();
boolean failFast = false;
while (rs.next()) {
String dbXID = rs.getString(ServerTableColumnsName.LOCK_TABLE_XID);
// 如果发现有其他分布式事务和当前申请行锁的数据一致，那么加锁失败
if (!StringUtils.equals(dbXID, currentXID)) {
if (LOGGER.isInfoEnabled()) {
String dbPk = rs.getString(ServerTableColumnsName.LOCK_TABLE_PK);
String dbTableName = rs.getString(ServerTableColumnsName.LOCK_TABLE_TABLE_NAME);
long dbBranchId = rs.getLong(ServerTableColumnsName.LOCK_TABLE_BRANCH_ID);
LOGGER.info("Global lock on [{}:{}] is holding by xid {} branchId {}", dbTableName, dbPk, dbXID, dbBranchId);
}
if (!autoCommit) {
int status = rs.getInt(ServerTableColumnsName.LOCK_TABLE_STATUS);
if (status == LockStatus.Rollbacking.getCode()) {
failFast = true;
}
}
// 加锁失败
canLock = false;
break;
}
dbExistedRowKeys.add(rs.getString(ServerTableColumnsName.LOCK_TABLE_ROW_KEY));
}
// 加锁失败，回滚抛异常
if (!canLock) {
conn.rollback();
if (failFast) {
throw new StoreException(new BranchTransactionException(LockKeyConflictFailFast));
}
return false;
}
// 如果是同一个分布式事务中申请行锁，那么剔除重复的锁数据
if (CollectionUtils.isNotEmpty(dbExistedRowKeys)) {
unrepeatedLockDOs = lockDOs.stream().filter(lockDO -> !dbExistedRowKeys.contains(lockDO.getRowKey()))
.collect(Collectors.toList());
}
// 如果剔除后不需要再补充行锁，那么直接返回申请成功
if (CollectionUtils.isEmpty(unrepeatedLockDOs)) {
conn.rollback();
return true;
}
}
// 申请行锁，分1行和多行两种情况
if (unrepeatedLockDOs.size() == 1) {
LockDO lockDO = unrepeatedLockDOs.get(0);
if (!doAcquireLock(conn, lockDO)) {
if (LOGGER.isInfoEnabled()) {
LOGGER.info("Global lock acquire failed, xid {} branchId {} pk {}", lockDO.getXid(), lockDO.getBranchId(), lockDO.getPk());
}
conn.rollback();
return false;
}
} else {
if (!doAcquireLocks(conn, unrepeatedLockDOs)) {
if (LOGGER.isInfoEnabled()) {
LOGGER.info("Global lock batch acquire failed, xid {} branchId {} pks {}", unrepeatedLockDOs.get(0).getXid(),
unrepeatedLockDOs.get(0).getBranchId(), unrepeatedLockDOs.stream().map(lockDO -> lockDO.getPk()).collect(Collectors.toList()));
}
conn.rollback();
return false;
}
}
conn.commit();
return true;
} catch (SQLException e) {
throw new StoreException(e);
} finally {
IOUtil.close(rs, ps);
if (conn != null) {
try {
if (originalAutoCommit) {
conn.setAutoCommit(true);
}
conn.close();
} catch (SQLException e) {
}
}
}
}
1.先通过查询语句检查是否存在锁冲突，锁冲突的话，就直接失败抛异常；
2.不存在锁冲突，检查是否锁重入，重入的话，补充行锁；
3.添加行锁；
检查锁冲突的SQL语句如下：
select row_key, xid, transaction_id, branch_id, reource_id, table_name, pk, status, gmt_create, gmt_modified from lock_table where row_key in (?, ?, ?, ?) order by status desc
添加行锁SQL语句如下：
insert into lock_table (row_key, xid, transaction_id, branch_id, reource_id, table_name, pk, status, gmt_create, gmt_modified) values (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, now(), now(), ?)
根据上面加锁的逻辑，我们发现一直比较的都是row_key这个主键，那么为什么row_key代表的是行锁呢？这个问题就要回到row_key是如何产生的：
protected LockDO convertToLockDO(RowLock rowLock) {
LockDO lockDO = new LockDO();
lockDO.setBranchId(rowLock.getBranchId());
lockDO.setPk(rowLock.getPk());
lockDO.setResourceId(rowLock.getResourceId());
// row_key的生成
lockDO.setRowKey(getRowKey(rowLock.getResourceId(), rowLock.getTableName(), rowLock.getPk()));
lockDO.setXid(rowLock.getXid());
lockDO.setTransactionId(rowLock.getTransactionId());
lockDO.setTableName(rowLock.getTableName());
return lockDO;
}
根据上面代码，我们很清楚地了解到，row_key是由resource_id、tableName、pk这三个字段连接生成的，也就意味着row_key是代表表里面的具体一行数据，也就是我们的行记录，所以我们确信AT模式的全局锁其实就是行锁。
